1.一种基于简约抽象凸估计的蛋白质构象空间优化方法，其特征在于：所述优化方法包括以下步骤：

1)输入待测蛋白质的序列信息；

2)根据序列信息从ROBETTA服务器上得到片段库；

3)参数设置：设置种群规模NP，交叉概率CR，片段长度S，最大迭代次数Gmax，学习代数Glen，斜率控制因子M，并初始化迭代次数g＝0；

4)种群初始化：对各残基位对应的片段进行随机组装生成初始种群P＝{C1,C2,...,CNP}，Ci,i＝{1,2,…,NP}为种群P中的第i个构象个体；

5)对种群中的每个构象Ci,i∈{1,2,…,NP}作如下处理：

5.1)从当前种群中随机选取四个互不相同的构象个体Ca、Cb、Cc和Cd，其中a≠b≠c≠d≠i；

5.2)根据Rosetta score3能量函数计算Ca、Cb、Cc和Cd的能量，并选出一个能量最低的构象记作Clbest；

5.3)分别从除了Clbest以外的其它三个构象中随机选取一个位置互不相同的片段替换构象Clbest对应位置的片段得到变异构象Cmutant；

5.4)随机生成一个0和1之间的随机小数R，如果R

5.5)以所有Cα原子坐标表示每个构象的位置，计算当前种群中每个构象个体与测试构象Ctrial之间的欧氏距离，选出与测试构象最近的构象个体Cnb；

5.6)计算测试构象Cnb的抽象凸下界估计支撑向量l：其中，E(Cnb)为根据Rosetta  score能量函数计算得到的构象Cnb的能量，为构象Cnb位置坐标的第t维元素， 为松弛变量，M为斜率控制因子；

t

5.7)计算测试构象Ctrial的能量下界估计值 其中l为支撑向量l的第t维元素， 为测试构象Ctrial位置坐标的第t维元素；

5.8)根据Rosetta score3能量函数计算构象Ci能量值E(Ci)；

5.9)如果g

5.9.1)根据Rosetta score3能量函数计算测试构象Ctrial的能量值E(Ctrial)；

5.9.2)计算构象Ci的个体斜率控制因子Ki：

5.9.3)如果Ki>M，则M＝Ki；

5.9.4)如果E(Ctrial)>E(Ci)，则测试构象Ctrial替换构象Ci，否则构象Ci保持不变；

5.10)如果g≥Glen，则进行如下操作：

5.10.1)如果 则构象Ci保持不变，否则进行步骤5.10.2)；

5.10.2)根据Rosetta score3能量函数计算测试构象Ctrial的能量值E(Ctrial)，并根据步骤5.9.4)选择构象；

6)g＝g+1，如果g>Gmax，则输出能量最低的构象作为最终预测结构，否则返回步骤5)。